[기술면접] 인공신경망이란 무엇이고, 어떻게 작동되나요?

인공신경망이란 인간의 뇌를 모방해서 그걸 수학적으로 모델링한 알고리즘입니다.
뇌는 뉴런과 그 연결인 시냅스로 구성되는데, 딥러닝에서는 뉴런이 노드, 노드 사이의 연결 강도를 가중치라고 부릅니다.

인공신경망은 크게 세 가지 층으로 구성이 되는데요.
첫 번째로 입력층, 인공 신경망이 데이터를 받는 입력층이 존재합니다.
은닉층이 존재하는데, 수많은 노드가 여러 개의 층을 이루면서 그 층을 거치면서 조금 더 복잡하고 비선형적인 문제를 해결할 수 있게 되고요.
마지막으로 출력층이 존재하는데 이 출력층은 분류 문제에서 확률을 출력합니다.

작동 방식을 살펴보면 먼저 순방향으로 이 입력층부터 출력 층까지 진행을 했다가 다시 이제 이 출력층에서 역전파 과정을 거치게 됩니다.

여기서 역전파 과정이란 뒤에서 앞으로 진행하면서 가중치를 업데이트 하는 것을 말합니다.
처음에 랜덤하게 설정된 가중치를 통해서 최초의 출력 값이 나오게 되는데 이제 이 최초의 출력 값이 실제 값과 예측 값 사이에 오차가 존재할 수밖에 없습니다.
그래서 이 오차를 줄이는 방향으로 계속 가중치를 업데이트하면서 업데이트하면서 인공 신경망의 성능을 올리게 됩니다.
이 과정은 전체 데이터셋을 돌면서 여러번 진행이 되고요.
결국에는 가중치가 최적화돼서 설정이 되면 이제 이 학습이 마무리되게 됩니다.